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En producción se puede medir casi todo. El riesgo es acabar con un cuadro de mandos de 40 KPIs que nadie mira porque no hay tiempo de interpretar tanta información, o con 3 KPIs tan agregados que no permiten actuar cuando algo va mal.
El objetivo es un conjunto equilibrado y accionable: indicadores que cubran las dimensiones clave del rendimiento y que, cuando un número se desvía, te digan dónde buscar la causa.
El indicador más completo de eficiencia de equipos. Combina disponibilidad, rendimiento y calidad en un solo número. La definición completa, las tres componentes, los rangos típicos por tipo de planta y los errores más comunes al calcularlo están en OEE: qué es y cómo medirlo.
Porcentaje del tiempo disponible que la planta está produciendo realmente (incluyendo todo tipo de paradas).
Utilización = Horas productivas / Horas disponibles totales
Producción real vs. producción estándar para el mismo turno. Permite comparar turnos entre sí y detectar si hay diferencias sistemáticas.
Tiempo medio entre averías. Un MTBF bajo indica equipos poco fiables o falta de mantenimiento preventivo.
Tiempo medio de reparación. Un MTTR alto puede indicar falta de repuestos, procedimientos de reparación ineficientes o personal sin la formación adecuada.
Porcentaje de unidades rechazadas sobre el total producido. Debe segmentarse por producto, línea y tipo de defecto para ser útil. Cómo atacar la reducción de scrap con datos — análisis de causas, patrones por turno y por referencia, y trazabilidad — está en cómo reducir el scrap industrial con datos.
Porcentaje de unidades que pasan todos los controles de calidad a la primera, sin necesidad de reproceso.
FPY = Unidades conformes a la primera / Total unidades entradas al proceso
Suma del coste de chatarra + reproceso + garantías + reclamaciones. Es el indicador que justifica la inversión en calidad ante dirección.
Para sectores con tolerancia cero a defectos (automoción, aeronáutica). Número de defectos por millón de unidades entregadas al cliente.
Porcentaje de pedidos entregados en la fecha comprometida. Es el indicador que más correlaciona con la satisfacción del cliente en industria.
Target: ≥ 95% en la mayoría de sectores.
Tiempo desde que se lanza la orden de fabricación hasta que el producto está disponible para expedición. Reducir el lead time mejora la competitividad y reduce la necesidad de stock.
Porcentaje de órdenes de producción completadas en la semana planificada. Un indicador de la fiabilidad del proceso de planificación.
Diferencia entre el coste teórico de fabricar una unidad (según los estándares) y el coste real incurrido. Las desviaciones son oportunidades de mejora.
Total de costes de producción dividido entre las horas productivas reales. Permite comparar eficiencia entre períodos o entre plantas.
Unidades producidas por hora de mano de obra directa. Sencillo, pero muy revelador para comparar rendimientos entre equipos o turnos.
Número de accidentes con baja por cada millón de horas trabajadas. Es el KPI de seguridad estándar en industria.
Horas perdidas por accidentes sobre horas totales trabajadas. Tiene impacto directo en la capacidad productiva disponible.
No todos los KPIs tienen la misma frecuencia de revisión:
| Frecuencia | KPIs | |------------|------| | Tiempo real / diario | OEE, unidades producidas, tasa de rechazo activa, averías en curso | | Semanal | Cumplimiento del plan, OTD semanal, MTBF/MTTR, FPY | | Mensual | OEE acumulado, coste estándar vs. real, CONQ, índice de frecuencia | | Trimestral | Tendencias, comparativa interanual, objetivos de mejora |
Con Power BI puedes crear vistas distintas para el jefe de turno (tiempo real, su línea), el jefe de producción (planta completa, visión semanal) y dirección (tendencias mensuales y comparativas). Mismo modelo de datos, distintas perspectivas.
Antes de construir dashboards, asegúrate de que tienes respuesta a estas preguntas para cada KPI:
Sin estas respuestas, el mejor dashboard del mundo no sirve de nada.
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// escrito por
Director de 480 Analytics
En 480 Analytics, la unidad de datos de Cuatroochenta, ayuda a empresas a ordenar y explotar sus datos con Power BI, Microsoft Fabric e IA. Escribe sobre lo que aprende por el camino.
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